在python中针对多个参数并行运行单个函数的最快方法
在Python中，针对多个参数并行运行单个函数的最快方法是使用多线程或多进程。这样可以利用多核处理器的并行能力来提高运行效率。
对于多线程，可以使用Python内置的threading模块来实现。该模块提供了Thread类，可以创建多个线程来并行执行函数。需要注意的是，由于Python的全局解释锁（GIL）限制，多线程并不能真正实现并行计算，但对于I/O密集型任务仍然可以提高效率。
对于多进程，可以使用Python内置的multiprocessing模块来实现。该模块提供了Process类，可以创建多个进程来并行执行函数。与多线程不同，多进程可以实现真正的并行计算，适用于CPU密集型任务。
除了使用内置模块，还可以使用第三方库concurrent.futures来实现并行运行函数。该库提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，可以方便地创建线程池和进程池，并自动管理线程或进程的生命周期。
总结起来，针对多个参数并行运行单个函数的最快方法可以选择以下几种方式：
- 使用
threading模块创建多线程并行执行函数。 - 使用
multiprocessing模块创建多进程并行执行函数。 - 使用
concurrent.futures库创建线程池或进程池并行执行函数。
这些方法都可以根据具体的需求选择合适的方式来实现并行计算。在实际应用中，可以根据任务的特点和系统资源的情况来选择最适合的并行方式。
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--> sum(arraythread_id，array9-thread_id)
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import array
import multiprocessing
import threading
from multiprocessing import Process
# 1- write a simp
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